大数据智能分形中岩性特征识别方法仿真

由于现有岩性特征识别方法不能满足用户对岩性特征识别准确率、适用性、识别速度等方面的需求,提出了一种基于模糊聚类算法的岩性特征识别方法,利用分形信号算法遍历计算高光谱影像中每一个像元,得到每一个像元的高光谱曲线的分形信号曲线和特定尺度下的分形信号图像,根据所得图像完成对岩石岩性特征的提取,通过夹角余弦获得待识别岩性特征的测量参数之间的相关性,采用模糊相似矩阵对样品进行分类处理,计算岩性模式的最大隶属度,根据得到的隶属度值实现了对大数据智能分形中岩性特征的识别。仿真结果表明,所提方法能够快速、准确的识别出大数据智能分形中的岩性特征,且适用性较强,能够满足用户需求。